昨天写完R脚本 没测试就发到博客里， 结果实际运行发现很慢，运行时间在2小时以上， 查看spark控制台， 大量时间消耗在count上， 产生的stage多大70多个 。 分析原因。 1 select *可以优化， 2 join操作可以放倒hive sql里的尽量放到hive sql里这两个优化， 最终目的都是为了减少I/O操作。 hive数据到spa
# HBase GC时间超出阈值的处理方法
## 导言
在HBase中，当进行过大量的数据删除、更新或者合并操作后，可能会导致HBase的垃圾回收（Garbage Collection，简称GC）时间超出预设的阈值。这种情况下，HBase的性能会受到较大影响，严重时甚至可能导致整个集群的不可用。因此，我们需要了解如何处理HBase GC时间超出阈值的问题。
## 整体流程
为了解决HBas
原创
2023-08-29 12:48:13
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Hbase概念：简单来说，Hbase是Hadoop Database，是一个具备 高可靠性、高性能、面向列、可伸缩、实时读写的分布式数据。它基于Hadoop HDFS做分布式存储，利用MapReduce进行数据分析，利用Zookeeper进行分布式协作服务。Hbase数据模型： Row Key：1.行的唯一标识，类似于主键2.按照字典序进行排列存储3.最大长度是64KB，但是建议长度是
# HBase GC时间过高的原因及解决方案
HBase是一个开源的分布式数据库，广泛用于需要高吞吐量的应用中。然而，在使用HBase的过程中，有时会遇到GC（垃圾回收）时间过高的问题，这会导致系统性能下降，影响数据的读取和写入。本文将探讨HBase GC时间过高的原因，并提供相应的解决方案。
## 一、GC简介
在Java中，GC是自动内存管理的一部分，它负责回收不再被使用的对象所占用的内
Apache Spark由于其出色的性能、简单的接口和丰富的分析和计算库而获得了广泛的行业应用。与大数据生态系统中的许多项目一样，Spark在Java虚拟机(JVM)上运行。因为Spark可以在内存中存储大量数据，因此它主要依赖于Java的内存管理和垃圾收集(GC)。但是现在，了解Java的GC选项和参数的用户可以调优他们的Spark应用程序的最佳性能。本文描述了如何为Spark配置JVM的垃圾收
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2023-07-12 15:18:21
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一、硬件因素Ø 内存Hbase对内存有特别的嗜好，因为内存越大，regionserver接受客户端传递来的数据时可以在内存中做缓存（memstore）以及排序，分配给region等操作的限度更大，相当于利用内存作为缓冲池，组织好hbase需要的数据之后再统一写的顺序写硬盘。*推荐32GB内存Ø CPUCPU参与边界计算以及数据排序等操作，当内存非常大时，CPU对内存中数据的组织，排序，边界计算等可
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2023-09-05 19:18:49
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跳跃表（SkipList）是一种能高效实现插入、删除、查找的内存数据结构，这些操作的期望复杂度都是O（logN）。与红黑树以及其他的二分查找树相比，跳跃表的优势在于实现简单，而且在并发场景下加锁粒度更小，从而可以实现更高的并发性。正因为这些优点，跳跃表广泛使用于KV数据库中，诸如Redis、LevelDB、HBase都把跳跃表作为一种维护有序数据集合的基础数据结构。
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2023-07-12 11:07:44
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最近HBase要接几个需要极端性能的case，做了一些调研。发现这篇文章比较有启发意义，所以翻译出来分享给需要的朋友。等过段时间我再把自己实践出来的结果更新成另一篇文章。文章是由Intel的Java性能架构师（Java performance architect）Eric Kaczmared发表，用于探索如何对HBase进行Java GC调优，全文的测试基于YCSB 100% Read进行测试。A
HBase 开启GC【待完善】0.前言开启HBase的GC有利于问题1.查看hbase-env.sh文件，找到以下几行，可以看到这里有关于HBase GC的问题。
原创
2022-01-28 10:16:04
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（一）前言最近到年底了，上线三个月的系统也已经稳定了。不过项目经理最近感觉系统变慢了，想知道整个系统前端和后端所有方法的执行时间。是的你没有听错，是每个方法。这个需求一提出来就被整蒙了，给每个方法计算执行时间，这不是平白给系统压力吗？（二）思路既然提了，先给思路吧。其实很简单，每个方法执行前记录一个时间戳，执行结束后记录一个时间戳，相减就是执行时间。但是去每个方法里改是不现实的，那么多代码，如果去
HBase 开启GC【待完善】0.前言开启HBase的GC有利于定位问题1.查看hbase-env.sh文件，找到以下几行，可以看到这里有关于HBase GC的问题。
原创
2021-07-08 15:23:38
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# 实现HBase GC日志的步骤和代码示例
## 1. 引言
HBase是基于Hadoop的分布式列式数据库，广泛应用于海量数据存储和实时查询场景。HBase的垃圾回收（GC）日志是监控集群健康状况的重要指标之一，可以帮助我们发现潜在的性能问题和资源瓶颈。本文将介绍如何实现HBase GC日志的收集和分析，帮助你更好地理解和优化HBase集群。
## 2. 流程概述
下面是实现HBase
CMS GC 并发标记清除算法打印日志信息-verbose:gc
-XX:+PrintGCDetails ## 输出GC详细日志
-XX:+PrintGCTimeStamps ## 输出GC的时间戳（以基准时间的形式）
-XX:+PrintHeapAtGC
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2023-08-18 22:11:52
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同志们，此部分，重要的不能再重要了1、HBase发展到当下，对其进行的各种优化从未停止，而GC优化更是其中的重中之重。hbase gc调优方向从0.94版本提出MemStoreLAB策略、Memstore Chuck Pool策略对写缓存Memstore进行优化开始，到0.96版本提出BucketCache以及堆外内存方案对读缓存BlockCache进行优化，再到后续2.0版本宣称会引入更多堆外内
## HBase GC时间30S 系统负载很高
在使用HBase时，有时候会遇到GC时间长达30S的情况，此时系统负载会变得非常高。这种情况通常是由于内存管理不当导致的。
### 什么是HBase GC时间？
GC（Garbage Collection）即垃圾回收，是Java虚拟机用来回收无用对象的一种机制。在HBase中，GC时间是指垃圾回收所花费的时间。当GC时间过长时，会导致系统性能下
hbase gc调优（CMS与G1）一：hbase gc调优目的：在HBase中，有两个在内存中的结构消费了绝大多数的heap空间。BlockCache缓存读操作的HFileblock，Memstore缓存近期的写操作，基于HBase是一个响应时间敏感，并且需要对GC时间可控的应用的出发点。二：hbase的gc调优本文通过CMS与g1两种算法进行设置参考。（需要大致了解两种垃圾收集器的概念及不同）
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2023-08-11 20:31:55
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HBase依靠ZooKeeper来感知集群成员及其存活性。假设一个server暂停了非常长时间，它将无法给ZooKeeper quorum发送心跳信息，其他server会觉得这台server已死亡。这将导致master为其启动恢复进程。当该server脱离停顿时，它会发现它的全部租约都已失效（hbase
client端每次和regionserver交互的时候，都会在服务器端生成一个租约（Leas
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2023-07-18 21:59:37
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在之前的HBase BlockCache系列文章中已经简单提到：使用LRUBlockCache缓存机制会因为CMS GC策略导致内存碎片过多，从而可能引发臭名昭著的Full GC，触发可怕的’stop-the-world’暂停，严重影响上层业务；而Bucket Cache缓存机制因为在初始化的时候就申请了一片固定大小的内存作为缓存，缓存淘汰不再由 JVM管理，数据Block的缓存操作只是对这篇空间
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2023-08-04 11:14:51
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# HBase GC 时间对系统负载的影响
HBase 是一个建立在 Hadoop 之上的开源、分布式、面向列的 NoSQL 数据库，它以高可靠性、高性能、高扩展性而著称。然而，像所有的分布式系统一样，HBase 也会面临一些性能上的挑战，其中之一就是 GC（垃圾回收）时间过长可能会影响系统负载。
GC 是一种自动内存管理的机制，它负责回收不再使用的内存空间以便重用。然而，当 GC 时间过长时
文章目录1. 前言2. GC之痛3. CMS和G1停顿时间瓶颈4. ZGC 原理4.1 全并发的ZGC4.2 ZGC中的关键技术5. 初探ZGC在HBase中的GC表现6. ZGC与G1 GC的数据统计对比6.1 G16.2 ZGC6.3 G1与ZGC吞吐量相关指标比较7. 总结8. 参考链接 1. 前言本文为了衔接公众号中的前几篇ZGC相关的文章，继续探索ZGC在HBase集群中真实的GC表现
